预备知识 模型并行( model parallelism ):即把模型拆分放到不同的设备进行训练,分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器,如AlexNet的训练. 数据并行( data parallelism ):即把数据切分,输入到不同的机器有同一个模型的多个副本,每个机器分配到不同的数据,然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并. 多进程最佳实践 torch.multi

Nodejs中cluster模块的多进程共享数据问题 前述 nodejs在v0.6.x之后增加了一个模块cluster用于实现多进程,利用child_process模块来创建和管理进程,增加程序在多核CPU机器上的性能表现.本文将介绍利用cluster模块创建的多线程如何共享数据的问题. 进程间数据共享 首先举个简单的例子,代码如下: var cluster = require('cluster'); var data = 0;//这里定义数据不会被所有进程共享,各个进程有各自的内存区域 if

DotNet.Net.MySocket是SLB.NET(Server Load Balance服务器负载均衡)项目中的核心组件. 在实际的项目中发现,单进程的服务端处理高并发的客户请求能力有限. 所以一直在考虑能不能象IIS Web园一样,多个进程提供一个服务,协同处理客户端请求.但如果用.net framework的socket组件似乎无法实现多进程共享. 于是就有了自己实现的想法. 下面是我写的一个demo程序(底部有下载) 一.运程MySocket.Demo.Host.exe,启动了5个服

我们都知道同一个应用程序的多个实例之间并不会影响各自的变量,虽然他们的地址空间都是被该应用程序的映像内的物理存储器所提交,他们的数据和代码都是指向了该应用程序的映像,但是他们还是不会影响各自的变量,因为采取了copy-on-write机制,当有一个实例去修改共享的那个数据区的时候,那么操作系统会另外分配一个内存块,该内存块就是存放这个实例修改的数据,所以并不会影响其他的应用程序实例. 那么可执行文件或dll的多个实例之间怎么去共享全局数据呢?现在进入我们的主题-----共享节 什么是共享节呢?

主线程与守护线程 默认情况下,Java 进程需要等待所有线程都运行结束,才会结束.有一种特殊的线程叫做守护线程,只要其它非守护线程运行结束了,即使守护线程的代码没有执行完,也会强制结束. package Daemon; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; @Slf4j(topic = "c.demo1") public class demo1 { public static void main(String[] args) throws Interrup

共享模型之管程 wait.notify wait.notify 原理 Owner 线程发现条件不满足,调用 wait 方法,即可进入 WaitSet 变为 WAITING 状态 BLOCKED 和 WAITING 的线程都处于阻塞状态,不占用 CPU 时间片 BLOCKED 线程会在 Owner 线程释放锁时唤醒 WAITING 线程会在 Owner 线程调用 notify 或 notifyAll 时唤醒,但唤醒后并不意味者立刻获得锁,仍需进入EntryList 重新竞争 API 介绍 obj.

JUC学习笔记--共享模型之管程 在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习,本片将会介绍JUC的管程部分 我们会分为以下几部分进行介绍: 共享问题 共享问题解决方案 线程安全分析 Monitor synchronized锁 Wait/notify 模式之保护性暂停 模式之生产者消费者 park 线程状态转换详解 多锁操作 活跃性 ReentrantLock 同步模式之顺序控制 共享问题 这小节我们将会介绍共享问题 共享问题概述 我们首先来简单介绍一下贡献问题的产生原因: 操作系统目前只操纵一

JUC学习笔记--共享模型之内存 在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习,本片将会介绍JUC的内存部分 我们会分为以下几部分进行介绍: Java内存模型 可见性 模式之两阶段终止 模式之Balking 原理之指令级并行 有序性 volatile原理 Java内存模型 我们首先来介绍一下Java内存模型: JMM 即 Java Memory Model,它定义了主存.工作内存抽象概念,底层对应着 CPU 寄存器.缓存.硬件内存. CPU 指令优化等. JMM的主要作用如下: 计算机硬件底层的

JUC学习笔记--共享模型之不可变 在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习,本片将会介绍JUC的不可变内容 我们会分为以下几部分进行介绍: 不可变案例 不可变设计 模式之享元 原理之final 无状态 不可变案例 我们下面通过一个简单的案例来讲解不可变的共享 案例展示 首先我们给出一个简单的不安全案例: /*代码展示*/ // 首先我们都知道SimpleDateFormat属于不安全类,如果我们在多线程下运行有可能导致错误 SimpleDateFormat sdf = new Simple

原文链接:http://blog.csdn.net/largetalk/article/details/7939080 看tornado源码多进程(process.py)那段,发现他的多进程模型和一般常见的模型有点不一样,多见的是主进程bind-> listen -> accept, 将accept返回的socket用子进程处理,而tornado是在bind -> listen -> fork, 在listen之后fork,多个子进程共享listen socket, 每个子进程都a

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(

您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦. 本文只是记录我优化的心酸历程.无他,唯记录尔.....小伙伴们可围观,可打call,可以私信与我交流. 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看. 小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~. 问题背景 现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放.故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU. 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务

WiredTiger是一种高性能的开源存储引擎,现已在MongoDB中作为内模式应用.WiredTiger支持行存储.列存储两种存储模式,采用LSM Tree方式进行索引记录 WiredTiger支持事务的ACID特性(原子性.一致性.隔离性.持久性).对数据的存储方式可采用简易的key/value形式进行存储,也可以使用包含索引映射的数据模式层的方式进行存储. WiredTiger存储引擎可应用于现代多核CPU架构之上.采用多种实现方式,如风险指针(hazard pointers).无锁算法(

文章转载于http://www.raysoftware.cn/?p=506 具体用处呢,有很多,比如多进程浏览器共享Cookie啦,多个进程传送点数据啦. 共享内存封装. 封装成了MemoryStream的形式. 用法如下: var ms : TShareMemStream; ms := TShareMemStream.Create('Global\test', FILE_MAP_ALL_ACCESS, 4096); if (ms.Memory <> nil)(*and(ms.AlreadyE

# 背景 最近在工作中遇到一个需求,需要在接收到推送的时候将推送获得的数据存起来,以供app启动时使用.我们会认为这不是So easy吗?只要把数据存到SharedPreferences中,然后让app打开同一个SharedPreferences读取数据就可以了.但是在实际的测试中,我们发现推送进程存入的数据,并不能在app进程中获得.所以这是为什么呢,也许聪明的读者从我们上面的陈述中已经发现了原因,因为我们有两个进程,推送进程负责将推送数据存入,而app进程负责读取,但是正是由于是两个进程,如

进程作为程序执行过程中资源分配的基本单位,拥有独立的地址空间,同一进程的线程可以共享本进程的全局变量,静态变量等数据和地址空间,但进程之间资源相互独立.由于PHP语言不支持多线程,因此Swoole使用多进程模式,再多进程模式下就存在进程内存隔离,进程间通信与数据共享问题. swoole中master主进程会创建manager管理进程和reactor线程,真正的工作进程为worker进程.  manager是创建和管理worker进程,reactor进程测试监听socket,接受数据任务,发送给w

模型读取和存储 总结下来,就是几个函数 torch.load()/torch.save() 通过python的pickle完成序列化与反序列化.完成内存<-->磁盘转换. Module.state_dict()/Module.load_state_dict() state_dict()获取模型参数.load_state_dict()加载模型参数 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor.save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化

概述 在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题--CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引.在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以神经网络模型为核心. 这在计算机视觉领域尤为普遍.无论是简单的图像分类还是更高级的东西(如对象检测),神经网络开辟了处理图像数据的可能性.简而言之,对于像我这样的数据科学家来说,这是一座金矿! 当我们使用深度学习来解决一个图像分类问题时,简单的神经网

文章转载自微信公众号:机器学习炼丹术.欢迎大家关注,这是我的学习分享公众号,100+原创干货. 文章目录: 目录 1 模型构建函数 1.1 add_module 1.2 ModuleList 1.3 Sequential 1.4 小总结 2 遍历模型结构 2.1 modules() 2.2 named_modules() 2.3 parameters() 3 保存与载入 本文是对一些函数的学习.函数主要包括下面四个方便: 模型构建的函数:add_module,add_module,add_mod

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,